Transcription of Apprentissage Statistique avec Python.scikit-learn
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Apprentissage Statistique avec Python.scikit-learn
1 Apprentissage Statistique avec Statistique sum Apr s la pr paration des donn es, cette vignette introduit l utilisa-tion de la librairiescikit-learnpour la mod lisation et l ap-prentissage. Pourquoi utiliserscikit-learn? Ou non ? Liste desfonctionnalit s, quelques exemples de mise en uvre : exploration(ACP, AFCM,k-means), mod lisation (r gression logistique,k-plusproches voisins, arbres de d cision, for ts al atoires. Optimisationdes param tres (complexit ) des mod les par validation crois e. Python pour Calcul Scientifique Trafic de Donn es avec Apprentissage Statistique avec Programmation l mentaire en Python Sciences des donn es avecSpark-MLlib1 objectif de ce tutoriel est d introduire la librairiescikit-learnde Py-thon dont les fonctionnalit s sont pour l essentiel un sous-ensemble de cellespropos es par les librairies de R.)
ax.w_zaxis.set_ticklabels([]) show() D’autres versions d’analyse en composantes principales sont proposées : ker-nel PCA, sparse PCA... 2.3 Classification non supervisée Exécution de l’algorithme declassification non supervisée(clustering) k-means dans un cas simple : le nombre des classes : paramètre n_clusters
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